I.5Создание и редактирование текста

Это модель для автоматического реферирования текстов на французском языке, созданная на основе camembert-base. Архитектура — encoder-decoder на базе RoBERTa; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Модель дообучена на французской части MLSUM — корпуса газетных статей и их кратких изложений. Модель предназначена для создания краткого содержания французских новостных статей. В README приведён пример обработки текста и оценка на тестовой выборке MLSUM: ROUGE-2 F1 составляет 13,30. Пример использования ограничивает вход 512 токенами, поэтому длинные статьи могут обрабатываться не полностью. В метаданных лицензия не указана.

Cendol mT5-small Instruct — разработанная IndoNLP инструкция-настроенная генеративная модель на архитектуре mT5 с 157,4 млн параметров. Это версия семейства Cendol для задач на индонезийских языках; модель принимает текстовые инструкции и генерирует текстовый ответ. В карточке описана поддержка задач анализа тональности, тематической классификации, машинного перевода, суммаризации, ответов на вопросы и перефразирования. Модель рассчитана на одношаговое взаимодействие и языки Индонезии; в метаданных указаны индонезийский, сунданский и яванский. Модель подходит для исследовательских и прикладных экспериментов с текстовыми задачами на этих языках. Разработчики сообщают о результатах на внутренних тестах, однако README предупреждает о возможности неточных, предвзятых или нежелательных ответов и рекомендует проводить проверку безопасности под конкретное применение. Лицензия — Apache 2.0.

huihui-ai выпустил версию DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, изменённую методом abliteration для ослабления отказов языковой модели. Это экспериментальная proof-of-concept модификация базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, предназначенная для диалоговой генерации текста; README описывает запуск через Ollama и использование библиотеки Transformers. Базовая модель рассчитана на диалоги, математику, программирование и логические задачи. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Abliteration не гарантирует полного удаления отказов, а переключение режима рассуждений через /no_think может срабатывать непоследовательно.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, разработанной deepseek-ai. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp, релиз b4514. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для задач рассуждения и сценариев, где требуется пошаговый анализ. Модель поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов и ориентирована на использование дистиллированных возможностей reasoning-модели DeepSeek-R1. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp упрощают локальный запуск, однако квантизация может влиять на качество и точность по сравнению с исходной моделью. Языки и точный вариант квантизации в README не указаны. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные, вредные или вводящие в заблуждение ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DualMinded-Qwen3-1.7B — языковая модель на 1,7 млрд параметров от Convergent Intelligence LLC, созданная на базе Qwen3. Она дообучена для диалоговой генерации текста с циклом из трёх этапов: исследование задачи, критическая проверка рассуждений и формулировка итогового ответа. В обучении использованы дистилляция моделей Qwen3-30B-A3B и дообучение на отфильтрованных рассуждениях Opus 4.6; заявленная специализация — развернутые рассуждения и творческий вывод. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors; для GGUF опубликованы отдельные квантизованные варианты. Лицензия — Apache-2.0. Описанные в карточке преимущества и особенности обучения являются заявлениями разработчика; независимые оценки качества не приведены.

Gemma-4-26B-A4B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная MoE-модель на базе google/gemma-4-26b-a4b-it, подготовленная dealignai. В ней заявлены 128 экспертов с выбором 8 активных, гибридное скользящее и глобальное внимание, режим рассуждений и обработка изображений. Репозиторий содержит квантизированные веса в формате safetensors; профиль JANG_4M использует указанные авторами уровни точности 8 и 4 бит для разных частей модели. Для запуска рекомендован vMLX или совместимый движок MLX с поддержкой Gemma 4; в README указаны Mac на Apple Silicon и 24 ГБ или больше объединённой памяти. Модель предназначена для диалогов, программирования, общих вопросов и анализа изображений. Автор сообщает о тестах на HarmBench, MMLU и наборе запросов по кибербезопасности, однако это результаты собственных проверок, а не независимая оценка качества. Модель намеренно ослабляет отказы на вредоносные запросы, что повышает риск получения небезопасных инструкций; показатели бенчмарков сами по себе не гарантируют качество или безопасность в практических сценариях. Лицензия — Gemma; README описывает модель как исследовательскую и возлагает ответственность за соблюдение законов на пользователя.

ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-2 — дообученная модель на базе Google Gemma 4 31B Instruct, созданная ReadyArt. Она предназначена для генерации диалогового текста и ролевых продолжений с менее повторяющимися речевыми оборотами: модель обучали избегать рефлекторных отрицаний и конструкций «не X, а Y», вставок с длинным тире и нагромождения прилагательных. Модель создана с помощью γ-fold для проекции корректирующего LoRA-редактирования и трёх раундов DPO-дообучения на 9,3 тыс. пар предпочтений. Веса объединены в формат bf16; репозиторий содержит safetensors. Карточка описывает изменение стиля и поведения базовой модели, а метаданные указывают на архитектуру Gemma 4 и поддержку чата. Автор отмечает, что модель не является полностью снятой с ограничений: корректировка отказов ограничена. Это исследовательский артефакт, поведение зависит от запроса и контекста. Лицензия — Apache-2.0.

GPT-5.2 — модель семейства GPT-5, представленная как новейшая флагманская модель OpenAI. В карточке отмечены адаптивное распределение вычислений и улучшения в агентных сценариях и работе с длинным контекстом относительно GPT-5.1. Модель предназначена для агентных задач и работы с длинным контекстом. Метаданные каталога относят её к задаче image-text-to-text, однако README не описывает поддерживаемые типы входных данных, архитектуру, размер, языки или конкретные сценарии использования. Сведения о лицензии также отсутствуют, поэтому условия использования по доступным данным определить нельзя.

Карточка модели Goat7777721/Inquisitive-Omni-1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель общего назначения от команды Qwen компании Alibaba. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и формирует потоковые ответы текстом и естественной речью; вариант Instruct включает компоненты Thinker и Talker. Архитектура MoE использует разделение на Thinker и Talker, а модель рассчитана на низколатентное взаимодействие в реальном времени и управление поведением через системные промпты. Модель предназначена для голосовых диалогов, распознавания и понимания речи, описания аудио и видео, а также ответов на вопросы по изображениям и смешанным мультимодальным входам. README заявляет поддержку 119 языков для текста, 19 языков для речевого ввода и 10 для речевого вывода; среди явно перечисленных языков речи есть русский. В примере запуска указан максимальный контекст 65 536 токенов. Для работы предлагаются Transformers и vLLM; README отмечает, что на момент публикации требовалась установка Transformers из исходников. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения условий.

InternVL3-78B-GGUF — мультимодальная большая языковая модель семейства InternVL3, подготовленная Unsloth на основе OpenGVLab/InternVL3-78B. Модель предназначена для обработки текста и изображений, мультимодального восприятия и рассуждений, а также для сценариев с использованием инструментов, GUI-агентами, промышленным анализом изображений и восприятием 3D-сцен. Указанный вариант распространяется в формате GGUF. Архитектура модели следует схеме ViT-MLP-LLM: визуальная часть использует InternViT-6B-448px-V2_5, языковая — Qwen2.5-72B, объединённые через MLP-проектор. Размер модели — 78B параметров. Модель поддерживает мультимодальные входы и заявлена как многоязычная, однако точный перечень языков и размер контекстного окна в README не указаны. Обучение связано с набором данных OpenGVLab/MMPR-v1.2. К сильным сторонам относятся сочетание крупной языковой и визуальной подсистем, развитые возможности мультимодального анализа и рассуждений, а также поддержка специализированных агентных и визуальных задач. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам, характерные для модели такого размера, и отсутствие в README подробных данных о производительности, контекстном окне и языковом покрытии. Лицензия указана как other с названием qwen; приведена ссылка на лицензию Qwen2.5-72B-Instruct.

Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers — пакет слоёв GGUF для распределённого запуска модели Kimi-K2.7-Code на нескольких машинах. Пакет подготовлен для Mesh LLM и получен из unsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF: исходное распределение весов разбито на отдельные артефакты слоёв; вариант квантования — UD-Q4_K_XL. Модель предназначена для локального приватного вывода, запуска на кластере из нескольких узлов, когда полный набор весов трудно разместить на одном компьютере, и для чат-запросов через локальный API, совместимый с OpenAI. Метаданные указывают задачу text-generation и библиотеку mesh-llm; карточка описывает диалоговое применение. Подробности об архитектуре, размере, контексте, языках и условиях лицензии отсылают к карточке исходной модели и здесь не приведены.

MuXodious выпустил LFM2.5-8B-A1B-SOMPOA-heresy — дообученную версию мультиязычной модели Liquid AI LFM2.5-8B-A1B, обработанную инструментом Heretic с применением Self-Organizing Maps и Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation. Модель построена на MoE-архитектуре для генерации текста и диалогов. В метаданных указаны 1,6 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов; файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста. В карточке приведены результаты снижения числа отказов с 412 до 14 на наборе из 416 примеров. Поддерживаемые языки по метаданным: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, португальский и итальянский. Автор отмечает необычное поведение модели и сохраняющиеся отказы; попытки пропускать цепочку рассуждений могли влиять на ответы. Лицензия указана как other, поэтому условия следует уточнить на странице репозитория.

Llama-3-Oasis-v1-OAS-8B — языковая модель, созданная автором репозитория grimjim слиянием моделей через mergekit на базе Meta Llama 3. В объединение вошли NeuralDaredevil-8B-abliterated, Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS и Halu-OAS-8B-Llama3; компоненты были обработаны методом Orthogonal Activation Steering для снижения частоты отказов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует продолжения текста. Размер контекстного окна — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации, ролевых сценариев и написания историй; компоненты объединяют акценты на рассуждениях, ролевой игре и сторителлинге. Автор приводит диапазоны настроек сэмплирования temperature 1–1,45 и minP 0,01–0,02. Из-за снижения поведенческих ограничений модель может выдавать нежелательный контент, поэтому следует внимательно оценивать результаты. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование только на некоммерческих условиях.

LumiOpen Llama-Poro-2-70B-base — базовая языковая модель, разработанная AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и HPLT. Это плотный декодерный трансформер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; модель создана продолжением предобучения Llama 3.1 70B на 165 млрд токенов, чтобы усилить поддержку финского языка, сохранив навыки английского, программирования и математики. Контекст модели составляет 8192 токена; доступны веса Safetensors, библиотека Transformers, лицензия Llama 3.1 Community License. Это базовый чекпойнт для дальнейшей тонкой настройки, а не готовая инструкционная модель. Он подходит как основа для разработки финно- и англоязычных генеративных приложений, включая генерацию текста и кода, математические задачи и перевод между финским и английским. В карточке отмечено улучшение результатов на финских бенчмарках относительно Llama 3.1 70B при сохранении сильных результатов на английском. Модель слабее владеет языками, кроме финского и английского; ответы могут быть фактически неверными, предвзятыми или неподходящими. Для большинства прикладных сценариев требуется дополнительная настройка.

Карточка модели Yukang/LongAlpaca-7B на Hugging Face совпадает с карточкой Yukang/LongAlpaca-13B, поэтому описание составлено по ней. LongAlpaca-13B — языковая модель на архитектуре Llama, выпущенная командой LongLoRA. Модель содержит 12,9 млрд параметров и дообучена с учителем на наборе LongAlpaca-12k, который включает длинные и короткие вопросы и ответы. Она предназначена для следования инструкциям и ответов на вопросы по длинным текстам, например разделам книг и научным статьям. В README для LongAlpaca-13B указано окно контекста 32 768 токенов; метаданные этой конкретной карточки указывают native context в 4 096 токенов. Поэтому заявленную возможность работы с длинным контекстом следует учитывать с оглядкой на конфигурацию и фактическую поддержку весов. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках не приведены. Для использования весов требуется принять лицензию и политику допустимого использования Meta.

Magnolia-Mell-v1-12B — слитая модель для генерации текста на базе семейства Mistral, созданная grimjim с помощью mergekit. В модель объединены grimjim/Magnolia-v3-12B и inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1 методом SLERP с асимметричными параметрами смешивания. Модель содержит 12,1 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors; длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена прежде всего для художественного письма, ролевых сценариев и связного продолжения повествовательного текста. Автор отмечает хорошую связность в тестах при генерации с temperature=1.0 и minP=0.02; также модель допускает высокую температуру генерации. Возможны отдельные сбои связности и повторы. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Модель v-25/mbart-kaz-ru — дообученная версия mBART-50, созданная для межъязыковой суммаризации с казахского на русский язык. Она принимает текст на казахском и формирует его краткое изложение на русском. В качестве базовой модели использована facebook/mbart-large-50; в метаданных указаны архитектура mBART, 457,4 млн параметров и контекст до 1024 токенов. Модель обучена на 3 465 выровненных казахско-русских парах, из которых 347 использовались для тестирования. В README приведены результаты на тестовом наборе: ROUGE-1 0,747, ROUGE-2 0,665 и ROUGE-L 0,743. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-bqvdymn на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-egyyxzs на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-ffdcfot на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-hwgrlbs на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw — объединение языковых моделей, созданное сообществом с помощью mergekit и метода SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLMTeam/WizardMath-7B-V1.1; конфигурация использует Hermes в начальных и конечных слоях, а WizardMath — в средних. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, выполнения инструкций и математических запросов, сочетая возможности входящих в объединение моделей. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-jplqsgv на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-qabprkt на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-qamquir на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-qzxjuip на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw — объединение языковых моделей, созданное сообществом с помощью mergekit и метода SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLMTeam/WizardMath-7B-V1.1; конфигурация использует Hermes в начальных и конечных слоях, а WizardMath — в средних. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, выполнения инструкций и математических запросов, сочетая возможности входящих в объединение моделей. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-rfdxiqs на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw — объединение языковых моделей, созданное сообществом с помощью mergekit и метода SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLMTeam/WizardMath-7B-V1.1; конфигурация использует Hermes в начальных и конечных слоях, а WizardMath — в средних. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, выполнения инструкций и математических запросов, сочетая возможности входящих в объединение моделей. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-tejngyg на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw — объединение языковых моделей, созданное сообществом с помощью mergekit и метода SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLMTeam/WizardMath-7B-V1.1; конфигурация использует Hermes в начальных и конечных слоях, а WizardMath — в средних. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, выполнения инструкций и математических запросов, сочетая возможности входящих в объединение моделей. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-zevysvp на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP, поэтому описание составлено по ней. arcee-ai/Hermes-2-Pro-WizardMath-7B-SLERP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Для объединения использована конфигурация bfloat16 с весовой кривой, отдающей входные и выходные слои Hermes, а средние слои — WizardMath. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения математических задач на естественном языке. Контекст составляет до 32 768 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Качество решения задач и ограничения на применение отдельно не описаны.

MiniCPM-2B-128k — языковая модель с открытыми весами, разработанная ModelBest Inc. и лабораторией обработки естественного языка Университета Цинхуа (TsinghuaNLP). Это экспериментальное расширение контекста MiniCPM-2B: модель содержит 2,7 млрд параметров по метаданным и рассчитана на генерацию текста и диалог в формате ChatML. Карточка заявляет поддержку контекста до 128k токенов; метаданные каталога указывают native context в 65 536 токенов. Модель подходит для диалога, анализа длинных документов, поиска сведений в большом контексте и суммаризации. В карточке отмечены высокие результаты на InfiniteBench среди моделей до 7B, но также сообщается о снижении качества на контекстах до 4k токенов. Модель может галлюцинировать, чувствительна к формулировкам запросов, иногда отвечает непоследовательно и обладает ограниченной точностью фактических знаний. Для генерации авторы рекомендуют vLLM, поскольку результаты Hugging Face Transformers могут быть медленнее и немного хуже. Веса доступны в формате PyTorch; карточка не сообщает условия лицензии.

MiS-Firefly-v0.1-22B — дообученная Invisietch модель семейства Mistral Small с 22 млрд параметров. Она предназначена прежде всего для творческого письма и ролевых диалогов; автор также проверял её в роли универсального ассистента. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и формат диалоговых подсказок Mistral v2/v3. В карточке указан английский язык, однако отдельные языки обучения не перечислены. Автор характеризует модель как в значительной степени нецензурированную: она может создавать откровенный, тревожный или оскорбительный контент. Для некоторых квантованных вариантов отмечена проблема с написанием сложных имён; README рекомендует вместо версии v0.1 использовать v0.2. Модель основана на Mistral Small 22B (2409), и её использование регулируется лицензией Mistral: коммерческое применение требует соответствующей коммерческой лицензии.